論文の概要: Manifold-Constrained Nucleus-Level Denoising Diffusion Model for Structure-Based Drug Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10584v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 15:09:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 20:24:12.555099
• Title: Manifold-Constrained Nucleus-Level Denoising Diffusion Model for Structure-Based Drug Design
• Title（参考訳）: 構造に基づく医薬品設計のためのマニフォールド拘束核レベル拡散モデル
• Authors: Shengchao Liu, Divin Yan, Weitao Du, Weiyang Liu, Zhuoxinran Li, Hongyu Guo, Christian Borgs, Jennifer Chayes, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: 原子は分離違反を避けるために 最小の対距離を維持する必要がある NucleusDiff は原子核と周囲の電子雲の間の相互作用を距離制約によってモデル化する。 違反率は1000%まで減少し、結合親和性は22.16%まで向上し、構造に基づく薬物設計の最先端モデルを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.95343363178662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence models have shown great potential in structure-based drug design, generating ligands with high binding affinities. However, existing models have often overlooked a crucial physical constraint: atoms must maintain a minimum pairwise distance to avoid separation violation, a phenomenon governed by the balance of attractive and repulsive forces. To mitigate such separation violations, we propose NucleusDiff. It models the interactions between atomic nuclei and their surrounding electron clouds by enforcing the distance constraint between the nuclei and manifolds. We quantitatively evaluate NucleusDiff using the CrossDocked2020 dataset and a COVID-19 therapeutic target, demonstrating that NucleusDiff reduces violation rate by up to 100.00% and enhances binding affinity by up to 22.16%, surpassing state-of-the-art models for structure-based drug design. We also provide qualitative analysis through manifold sampling, visually confirming the effectiveness of NucleusDiff in reducing separation violations and improving binding affinities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能モデルは、高い結合親和性を持つ配位子を生成する構造に基づく薬物設計において大きな可能性を示している。 しかし、既存のモデルは、しばしば重要な物理的制約を見落としている:原子は分離違反を避けるために最小のペア距離を維持する必要があり、これは魅力的な力と反発力のバランスによって支配される現象である。 このような分離違反を軽減するために,NucleusDiffを提案する。 原子核と周囲の電子雲の間の相互作用を、原子核と多様体の間の距離制限を強制することによってモデル化する。 我々はCrossDocked2020データセットとCOVID-19治療ターゲットを用いてNucleusDiffを定量的に評価し、NucleusDiffは違反率を最大100.00%削減し、結合親和性を最大22.16%向上し、構造に基づく医薬品設計の最先端モデルを上回ることを実証した。 また,多様体サンプリングによる定性解析を行い,分離違反の低減と結合親和性の向上にNucleusDiffの有効性を視覚的に確認する。

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